基于粗糙集粒子群支持向量机的特征选择方法

来源 :微电子学与计算机 | 被引量 : 0次 | 上传用户：jupming_snoopy

【摘要】

：

将Filter型粗糙集属性约简方法与PSO-SVM方法相结合,提出一种新的粗糙集粒子群支持向量机(RSPSO-SVM)特征选择方法.给出了该方法的特征选择具体步骤,并对比分析了所提方法的性能.仿真实验表明:提出的RS-PSO-SVM特征选择方法是有效的,在保证所选特征集为最优情况下,极大地缩短所用时间,可以将其应用在多维数据的特征选择中.

【作者】

：

崔文岩孟相如李纪真王明鸣陈天平王坤

【机构】

：

空军工程大学信息与导航学院,94872部队司令部

【出处】

：

微电子学与计算机

【发表日期】

：

2015年01期

【关键词】

：

粗糙集属性约简粒子群支持向量机特征选择

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